【摘 要】
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针对传统meanshift跟踪算法不能有效消除目标内包含的背景信息、不能自适应连续视频序列中背景的明显变化,以及不能解决光照变化带来的目标颜色特征信息变化的问题。文章提出
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目(项目编号:CX2014B222)
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针对传统meanshift跟踪算法不能有效消除目标内包含的背景信息、不能自适应连续视频序列中背景的明显变化,以及不能解决光照变化带来的目标颜色特征信息变化的问题。文章提出在计算目标和背景模型直方图时,通过比较两者特征直方图的bin值,得到目标特征显著性大小,并将其代入传统的相似性度量中,同时加入一种简单的背景和目标更新算法,在有效的提高目标与背景区分度的同时,减小了因光照导致的目标直方图模型表达的偏差。实验结果表明,该算法能在不增加计算复杂度的前提下,拥有更高的定位精度,能够有效地消除背景对目标跟踪的干扰
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